基于前视摄像头的端到端车辆纵向控制模仿学习
计算机视觉与模式识别
2018-12-17 v1 机器人学
摘要
本文对基于长短期记忆(LSTM)神经网络的真实汽车速度控制端到端模仿学习系统进行了完整研究。为实现从专家示范中获得的鲁棒性与泛化能力,我们提出了与纵向控制情境下模仿学习相关的数据增强与标签增强。仅基于前视摄像头图像,我们的系统能够在仿真环境中以及具有挑战性的测试赛道上的真实汽车中正确控制车速。该系统在开放道路情境下也展现出有前景的结果。
引用
@article{arxiv.1812.05841,
title = {Imitation Learning for End to End Vehicle Longitudinal Control with Forward Camera},
author = {Laurent George and Thibault Buhet and Emilie Wirbel and Gaetan Le-Gall and Xavier Perrotton},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.05841},
year = {2018}
}
备注
NeurIps 2018 Imitation Learning Workshop